1. MCP简介

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，旨在标准化应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文。它如同AI应用程序的“USB-C接口”，提供了一种标准化的方式，将AI模型连接到不同的数据源和工具，从而帮助开发者在LLM之上构建代理和复杂的工作流。MCP的核心目标是增强LLM与外部世界交互的能力，使其能够访问实时信息、执行特定操作并利用现有系统。

MCP提供以下关键优势：

• 预构建集成：LLM可以直接使用的预构建集成列表，加速开发进程。

• 标准化构建方式：为AI应用程序构建自定义集成的标准化方式，确保互操作性。

• 开放协议：任何人都可以自由实现和使用的开放协议，促进生态系统发展。

• 灵活性：在不同应用程序之间切换并随身携带上下文的灵活性，提高应用的可移植性。

2. MCP核心概念

MCP的运作基于一套清晰定义的角色和组件，共同构建了一个强大的上下文交换机制。

2.1 参与者

MCP遵循客户端-服务器架构，主要包含以下三种参与者：

• MCP主机（MCP Host）：AI应用程序本身，负责协调和管理一个或多个MCP客户端。例如，一个AI助手应用、一个IDE插件或一个数据分析平台。

• MCP客户端（MCP Client）：MCP主机内部的一个组件，维护与MCP服务器的连接，并从MCP服务器获取上下文供MCP主机（或其内部的LLM）使用。每个MCP客户端与其对应的MCP服务器保持一对一的连接。

• MCP服务器（MCP Server）：一个独立的程序或服务，负责向MCP客户端提供上下文信息和执行能力。MCP服务器可以是本地运行的（例如，通过STDIO传输的文件系统服务器），也可以是远程运行的（例如，通过Streamable HTTP传输的Sentry MCP服务器）。

2.2 层级

MCP协议分为两个主要层级：

• 数据层（Data Layer）：这是MCP的核心，定义了基于JSON-RPC 2.0的客户端-服务器通信协议。它包括生命周期管理（连接初始化、能力协商、终止）和核心原语（工具、资源、提示和通知）。数据层规定了消息的结构和语义。

• 传输层（Transport Layer）：负责客户端和服务器之间数据交换的通信机制和通道。这包括传输特定的连接建立、消息帧和授权。MCP支持两种主要的传输机制：

  • Stdio传输：使用标准输入/输出流进行本地进程间通信，适用于同一机器上的应用程序，性能最优，无网络开销。

  • Streamable HTTP传输：使用HTTP POST进行客户端到服务器的消息传输，并可选地使用Server-Sent Events进行流式传输。这支持远程服务器通信，并支持标准的HTTP认证方法（如Bearer Token、API Key）。

2.3 数据层原语（Primitives）

MCP原语是MCP中最重要的概念，它们定义了客户端和服务器可以相互提供什么。这些原语指定了可以与AI应用程序共享的上下文信息类型以及可以执行的操作范围。MCP定义了服务器可以公开的三个核心原语：

• 工具（Tools）：可执行函数，AI应用程序可以调用它们来执行特定操作，例如文件操作、API调用、数据库查询、发送邮件等。工具使得LLM能够与外部系统进行交互并执行实际任务。

• 资源（Resources）：数据源，向AI应用程序提供上下文信息，例如文件内容、数据库记录、API响应、用户偏好设置等。资源使得LLM能够获取其决策所需的相关信息。

• 提示（Prompts）：可重用模板，帮助构建与语言模型交互的结构化内容，例如系统提示、少量示例（few-shot examples）或特定任务的指令。提示有助于引导LLM的行为和输出格式。

每个原语类型都有相关的发现（*/list）、检索（*/get）和在某些情况下执行（tools/call）方法。MCP客户端将使用*/list方法发现可用的原语，然后根据需要调用*/get或tools/call来获取数据或执行操作。

3. MCP架构

MCP的架构设计旨在提供灵活性和可扩展性，以适应各种AI应用场景。

3.1 客户端-主机-服务器模型

MCP采用客户端-主机-服务器模型：

• 主机（Host）：是最终用户交互的AI应用程序（例如，一个聊天机器人界面、一个代码编辑器）。它管理一个或多个MCP客户端。

• 客户端（Client）：是主机内部的组件，负责与特定的MCP服务器建立和维护连接。每个客户端与一个服务器通信。

• 服务器（Server）：提供特定功能或数据源的独立服务。一个主机可以连接到多个服务器，每个服务器提供不同的上下文或能力。

这种分离使得MCP主机可以从多个来源获取上下文，并且服务器可以独立开发和部署，提高了系统的模块化和可维护性。

3.2 通信流程

典型的MCP通信流程如下：

1. 连接建立：MCP主机通过其内部的MCP客户端与一个或多个MCP服务器建立连接。这涉及到能力协商，确保客户端和服务器都支持所需的协议版本和功能。

2. 原语发现：MCP客户端向连接的MCP服务器发送请求（例如，tools/list），以发现服务器提供的所有工具、资源和提示。

3. 上下文获取/操作执行：根据LLM的需求，MCP客户端可以：

   • 请求特定资源（resources/get）以获取数据。

   • 调用特定工具（tools/call）以执行操作。

   • 获取提示模板（prompts/get）以指导LLM的生成。

4. 结果返回：MCP服务器执行请求的操作或提供所需的数据，并将结果通过MCP客户端返回给MCP主机。

5. LLM处理：MCP主机将获取到的上下文信息（数据、工具执行结果、提示）提供给LLM，LLM利用这些信息进行推理、生成响应或执行后续任务。

4. MCP SDKs

为了简化MCP的开发和集成，MCP项目提供了多种编程语言的官方SDK。这些SDK抽象了底层的协议细节（如JSON-RPC 2.0的实现、传输层的管理），让开发者可以专注于业务逻辑的实现。

目前，MCP提供了以下语言的SDK：

• TypeScript

• Python

• Go

• Kotlin

• Swift

• Java

• C#

• Ruby

• Rust

开发者可以根据自己的技术栈选择合适的SDK来构建MCP客户端或服务器。

5. MCP应用场景

MCP的灵活性使其适用于广泛的AI应用场景，尤其是在需要LLM与外部系统进行深度交互的场景中。

• 代码助手与IDE集成：

  • 场景：LLM作为代码助手，需要访问项目文件、代码库、版本控制系统（如Git）的信息。

  • MCP应用：构建一个MCP服务器，暴露文件系统资源（resources/file）和Git工具（tools/git）。LLM可以通过MCP获取文件内容、查看提交历史、执行Git命令（如git diff、git blame），从而提供更准确的代码建议、错误修复或代码审查。

• 智能客服与企业系统集成：

  • 场景：智能客服需要访问客户关系管理（CRM）系统、订单管理系统、知识库等。

  • MCP应用：构建MCP服务器，暴露CRM工具（tools/crm）、订单查询工具（tools/order_management）和知识库资源（resources/knowledge_base）。LLM可以查询客户信息、订单状态、产品文档，从而提供个性化和准确的客户支持。

• 数据分析与报告生成：

  • 场景：LLM需要访问数据库、数据仓库或API，进行数据查询和分析，并生成报告。

  • MCP应用：构建MCP服务器，暴露数据库查询工具（tools/database_query）、数据可视化工具（tools/data_viz）和数据资源（resources/dataset）。LLM可以执行SQL查询、获取数据、生成图表，并根据分析结果撰写报告。

• 个人助理与日程管理：

  • 场景：个人助理LLM需要管理用户的日程、提醒、邮件和联系人。

  • MCP应用：构建MCP服务器，暴露日历工具（tools/calendar）、邮件工具（tools/email）和联系人资源（resources/contacts）。LLM可以创建会议、发送邮件、设置提醒，并根据用户偏好提供建议。

• 在线研究与内容聚合：

  • 场景：LLM需要进行在线研究，抓取网页内容，并聚合信息。

  • MCP应用：构建MCP服务器，暴露网页抓取工具（tools/web_scraper）和搜索工具（tools/search_engine）。LLM可以执行网页搜索、提取关键信息，并根据用户需求生成摘要或报告。

• 物联网（IoT）设备控制：

  • 场景：LLM需要控制智能家居设备或工业物联网设备。

  • MCP应用：构建MCP服务器，暴露设备控制工具（tools/device_control），如开关灯、调节温度等。LLM可以根据用户指令或预设条件来控制物理设备。

这些场景都体现了MCP如何通过提供标准化的接口，让LLM能够“感知”并“行动”于其所处的数字环境中，极大地扩展了LLM的应用边界。

6. MCP使用流程（概览）

使用MCP通常涉及以下几个高级步骤：

1. 确定需求：明确你的AI应用程序需要访问哪些外部数据或执行哪些外部操作。

2. 设计MCP服务器：根据需求，设计并实现一个或多个MCP服务器，定义它们将暴露的工具、资源和提示。选择合适的传输机制（Stdio或Streamable HTTP）。

3. 选择SDK：根据你偏好的编程语言，选择并集成相应的MCP SDK。

4. 构建MCP客户端：在你的AI应用程序中，使用SDK构建MCP客户端，负责与MCP服务器建立连接并进行通信。

5. 集成LLM逻辑：在AI应用程序中，编写逻辑来利用MCP客户端获取的上下文信息，并指导LLM何时以及如何调用MCP服务器提供的工具和资源。

6. 部署与测试：部署MCP服务器和AI应用程序，并进行充分测试，确保LLM能够正确地与外部环境交互。

7. 更多资源

• MCP官方网站：Introduction - Model Context Protocol - 包含详细的文档、规范和教程。

• GitHub仓库：https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners - 包含多语言的MCP入门示例和课程。

• Anthropic关于MCP的介绍：Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic - 了解MCP的背景和愿景。

希望这份综合指南能帮助你全面理解MCP及其在AI应用中的潜力！